7가지 Python 효율성 도구를 추천합니다!

효율성을 높이기 위해 우리는 일상 업무에서 Python 효율성 도구를 자주 사용합니다. Python은 오래된 프로그래밍 언어로서 일상 업무의 다양한 자동화를 실현할 수 있습니다.

1. Pandas - 데이터 분석에 사용

Pandas는 구조화된 데이터를 분석하기 위한 강력한 도구 세트이며, 그 기반은 데이터 마이닝 및 데이터 분석에 사용되는 Numpy입니다. 데이터 정리 기능.

# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame() >>> print(df)
# 4、输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

2. Selenium-Automated Testing

Selenium은 최종 사용자 관점에서 애플리케이션을 테스트할 수 있는 웹 애플리케이션 테스트 도구입니다. 다양한 브라우저에서 테스트를 실행하면 브라우저 비호환성을 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 그리고 그것은 많은 브라우저에서 작동합니다.

브라우저를 열고 Google 홈페이지를 방문하여 간단한 테스트를 할 수 있습니다:

from selenium import webdriver
 import time
 browser = webdriver.Chrome(executable_path ="C:Program Files (x86)GoogleChromechromedriver.exe")
 website_URL ="https://www.google.co.in/"
 brower.get(website_URL)
 refreshrate = int(3) #每3秒刷新一次Google主页。
 # 它会一直运行，直到你停掉编译器。
 while True:
 time.sleep(refreshrate)
 browser.refresh()

3. Flask - 마이크로 웹 프레임워크

Flask는 Python 언어로 작성된 경량 사용자 정의 프레임워크입니다. 동일한 유형의 다른 프레임워크보다 더 안전하고 사용하기 쉽습니다. Flask는 현재 매우 인기 있는 웹 프레임워크입니다. 개발자는 Python 언어를 사용하여 웹사이트나 웹 서비스를 빠르게 구현할 수 있습니다.

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'

4. Scrapy - 페이지 크롤링

Scrapy는 웹사이트에서 정보를 정확하게 크롤링할 수 있도록 강력한 지원을 제공합니다. 매우 실용적입니다.

기본적으로 대부분의 개발자는 이제 크롤링 작업을 자동화하기 위해 크롤러 도구를 사용합니다. 따라서 크롤러 코딩을 작성할 때 Scrapy를 사용할 수 있습니다.

Scrapy Shell을 시작하는 것도 매우 간단합니다.

scrapy shell

Baidu 홈페이지에서 검색 버튼의 값을 추출해 볼 수 있습니다. 먼저 버튼이 사용하는 클래스를 찾아야 합니다. "BT1".

다음 작업을 구체적으로 수행하세요.

response = fetch("https://baidu.com")
response.css(".bt1::text").extract_first()
==> "Search"

5. 요청 - API 호출

요청은 강력한 HTTP 라이브러리입니다. 이를 통해 쉽게 요청을 보낼 수 있습니다. URL에 쿼리 문자열을 수동으로 추가할 필요가 없습니다. 그 밖에도 권한 처리, JSON/XML 파싱, 세션 처리 등 다양한 기능이 있습니다.

공식 예:

>>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"type":"User"...'
>>> r.json()
{'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}

6. Faker - 가짜 데이터 생성에 사용

Faker는 가짜 데이터를 생성하는 Python 패키지입니다. 데이터베이스를 부트스트랩해야 하거나, 보기 좋은 XML 문서를 생성해야 하거나, 스트레스 테스트를 위해 지속성을 입력해야 하거나, 프로덕션 서비스에서 동일한 데이터를 가져와야 하는 경우 Faker가 당신을 위한 것입니다.

이를 사용하면 매우 빠르게 생성할 수 있습니다. 가짜 이름, 주소, 설명 등! 다음 스크립트는 이름, 주소 및 일부 설명 텍스트가 포함된 연락처 항목을 생성합니다.

설치:

pip install Faker
from faker import Faker
fake = Faker()
fake.name()
fake.address()
fake.text()

7. Pillow-for imageprocessing

Python image 처리 도구 - Pillow에는 매우 강력한 이미지 처리 기능이 있습니다. 이미지 처리를 해야 할 때 사용할 수 있습니다. 결국 개발자라면 더 강력한 이미지 처리 도구를 선택해야 합니다.

간단한 예:

from PIL import Image, ImageFilter
 try:
 original = Image.open("Lenna.png")
 blurred = original.filter(ImageFilter.BLUR)
 original.show()
 blurred.show()
 blurred.save("blurred.png")
 except:
 print "Unable to load image"

효과적인 도구는 작업을 더 빠르게 완료하는 데 도움이 되므로 유용하다고 생각되는 몇 가지 도구를 공유하겠습니다. 또한 다음 7가지 Python 효율성 도구가 도움이 되기를 바랍니다. .

위 내용은 7가지 Python 효율성 도구를 추천합니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!